1 민주당 경선 데이터
민주당 보도자료를 통해서 제 20 대 대선 후보자 선출을 위한 민주당 경선 데이터를 얻을 수 있다.
2 정형데이터
library(tidyverse)
library(tidyverse)
library(readxl)
library(testthat)
race_raw <- read_excel("data/2021_민주당 경선결과.xlsx", sheet = "Sheet1", skip =1)
race_tbl <- race_raw %>%
janitor::clean_names(ascii = FALSE) %>%
filter(!str_detect(x1, pattern = "^\\(")) %>%
select(!contains("합계"))
type_01 <- race_tbl %>%
select(시도 = x1, 이재명_3, 이낙연_4, 박용진_5, 추미애_6) %>%
filter(!str_detect(시도, "누적")) %>%
drop_na()
type_02 <- race_tbl %>%
select(시도 = x1, 이재명_8, 이낙연_9, 박용진_10, 추미애_11) %>%
filter(!str_detect(시도, "누적")) %>%
drop_na()
type_03 <- race_tbl %>%
select(시도 = x1, 이재명_13, 이낙연_14, 박용진_15, 추미애_16) %>%
filter(!str_detect(시도, "누적")) %>%
drop_na()
type_04 <- race_tbl %>%
select(시도 = x1, 이재명_18, 이낙연_19, 박용진_20, 추미애_21) %>%
filter(!str_detect(시도, "누적")) %>%
drop_na()
electoral_college <- race_tbl %>%
select(시도 = x1, 선거인단) %>%
filter(!str_detect(시도, "누적")) %>%
drop_na()
## 데이터 정규화
type_01_tbl <- type_01 %>%
pivot_longer(-시도, names_to = "후보자명", values_to = "득표") %>%
mutate(후보자명 = str_remove(후보자명, pattern = "_[0-9]+$")) %>%
mutate(구분 = "권리당원")
type_02_tbl <- type_02 %>%
pivot_longer(-시도, names_to = "후보자명", values_to = "득표") %>%
mutate(후보자명 = str_remove(후보자명, pattern = "_[0-9]+$")) %>%
mutate(구분 = "대의원")
type_03_tbl <- type_03 %>%
pivot_longer(-시도, names_to = "후보자명", values_to = "득표") %>%
mutate(후보자명 = str_remove(후보자명, pattern = "_[0-9]+$")) %>%
mutate(구분 = "유선전화")
type_04_tbl <- type_04 %>%
pivot_longer(-시도, names_to = "후보자명", values_to = "득표") %>%
mutate(후보자명 = str_remove(후보자명, pattern = "_[0-9]+$")) %>%
mutate(구분 = "국민선거인단")
race_tbl <- bind_rows(type_01_tbl, type_02_tbl) %>%
bind_rows(type_03_tbl) %>%
bind_rows(type_04_tbl) %>%
mutate(득표 = as.numeric(득표)) %>%
mutate(후보자명 = factor(후보자명, levels = c("이재명", "이낙연", "박용진", "추미애"))) %>%
mutate(시도 = factor(시도, levels = c("대전충남", "세종충북", "대구경북", "강원", "1차 슈퍼데이", "광주전남", "전북", "제주", "부울경", "인천", "2차 슈퍼데이"))) %>%
mutate(당원여론 = ifelse(str_detect(시도, "슈퍼데이"), "국민선거인단", "당원"))
## 데이터 내보내기 -----------------------------------------
race_tbl %>%
write_rds(file = "data/race_tbl.rds")
electoral_college %>%
write_rds(file = "data/electoral_college.rds")
## 엑셀 데이터 정합성 확인 ---------------------------------
test_that("엑셀 데이터 정합성", {
total_sum <- race_tbl %>%
summarise(합계 = sum(득표)) %>%
pull()
expect_equal(total_sum, 993656 )
})Test passed 😸sido_fct <- c("대전충남", "세종충북", "대구경북", "강원", "광주전남", "전북", "제주", "부울경", "인천")
report_day <- "10월 4일"
file_date <- "20211004"2.1 선거인단
library(reactable)
electoral_college %>%
reactable::reactable(
filterable = FALSE, defaultPageSize = 11,
columns = list(
선거인단 = colDef(format = colFormat(separators = TRUE, digits = 0))
),
bordered = TRUE,
highlight = TRUE
)2.2 득표
race_tbl %>%
pivot_wider(names_from = 후보자명, values_from = 득표) %>%
reactable::reactable(
filterable = TRUE, defaultPageSize = 9,
columns = list(
이재명 = colDef(format = colFormat(separators = TRUE, digits = 0)),
이낙연 = colDef(format = colFormat(separators = TRUE, digits = 0)),
박용진 = colDef(format = colFormat(separators = TRUE, digits = 0)),
추미애 = colDef(format = colFormat(separators = TRUE, digits = 0))
),
bordered = TRUE,
highlight = TRUE
)3 모듈
3.1 gt 표
3.1.1 선거인단
library(gt)
electoral_college %>%
mutate(비율 = 선거인단 / sum(선거인단)) %>%
gt::gt(
rowname_col = "시도"
) %>%
tab_header(
title = md("**☛ 제20대 대통령 선거 ☚**"),
subtitle = md("*민주당 경선: 선거인단*")
) %>%
tab_source_note(
source_note = md("기준 시점: 2021년 10월 04일")
) %>%
tab_options(
table.width = pct(50),
heading.background.color = "#1E61B0", # R logo 파란색
heading.title.font.size = "32px",
column_labels.background.color = "#F7F7F7", # R logo 회색
column_labels.font.weight = "bold",
stub.background.color = "#ffffff",
stub.font.weight = "bold"
) %>%
cols_align(
align = "center",
columns = c(시도)
) %>%
fmt_number(
columns = 선거인단,
decimals = 0
) %>%
fmt_percent(
columns = 비율,
decimals = 1
) %>%
tab_style(
style = list(
cell_fill(color = "#4083ef"),
cell_text(weight = "bold")
),
locations = cells_body(columns = c(시도, 선거인단, 비율),
rows = str_detect(시도, "슈퍼"))) %>%
grand_summary_rows(
columns = c(선거인단),
fns = list(
합계 = ~sum(.)),
formatter = fmt_number,
use_seps = TRUE,
decimals = 0
) %>%
grand_summary_rows(
columns = c(비율),
fns = list(
합계 = ~sum(.)),
formatter = fmt_percent,
use_seps = TRUE,
decimals = 1
) %>%
cols_width(
시도 ~ px(90),
선거인단 ~ px(100),
비율 ~ px(100)
)| ☛ 제20대 대통령 선거 ☚ | ||
|---|---|---|
| 민주당 경선: 선거인단 | ||
| 선거인단 | 비율 | |
| 대전충남 | 52,820 | 3.4% |
| 세종충북 | 23,803 | 1.5% |
| 대구경북 | 16,170 | 1.0% |
| 강원 | 16,292 | 1.1% |
| 1차 슈퍼데이 | 641,922 | 41.4% |
| 광주전남 | 127,823 | 8.2% |
| 전북 | 76,191 | 4.9% |
| 제주 | 13,349 | 0.9% |
| 부울경 | 62,098 | 4.0% |
| 인천 | 22,818 | 1.5% |
| 2차 슈퍼데이 | 496,339 | 32.0% |
| 합계 | 1,549,625 | 100.0% |
| 기준 시점: 2021년 10월 04일 | ||
3.1.2 누적 득표
race_tbl %>%
group_by(후보자명) %>%
summarise(득표 = sum(득표)) %>%
ungroup() %>%
mutate(비율 = 득표 / sum(득표)) %>%
gt(rowname_col = "후보자명") %>%
tab_header(
title = md("**☛ 제20대 대통령 선거 ☚**"),
subtitle = md("*민주당 경선: 누적 득표수*")
) %>%
tab_source_note(
source_note = md("기준 시점: 2021년 10월 04일")
) %>%
tab_options(
table.width = pct(50),
heading.background.color = "#1E61B0", # R logo 파란색
heading.title.font.size = "32px",
column_labels.background.color = "#F7F7F7", # R logo 회색
column_labels.font.weight = "bold",
stub.background.color = "#ffffff",
stub.font.weight = "bold"
) %>%
fmt_percent(
columns = 비율,
decimals = 1
) %>%
fmt_number(
columns = 득표,
decimals = 0
) %>%
grand_summary_rows(
columns = c(득표),
fns = list(
합계 = ~sum(.)),
formatter = fmt_number,
use_seps = TRUE,
decimals = 0
) %>%
grand_summary_rows(
columns = c(비율),
fns = list(
합계 = ~sum(.)),
formatter = fmt_percent,
use_seps = TRUE,
decimals = 1
) %>%
tab_style(
style = list(
cell_text(align = "center")
),
locations = cells_stub(rows = TRUE)
)| ☛ 제20대 대통령 선거 ☚ | ||
|---|---|---|
| 민주당 경선: 누적 득표수 | ||
| 득표 | 비율 | |
| 이재명 | 545,537 | 54.9% |
| 이낙연 | 341,076 | 34.3% |
| 박용진 | 16,185 | 1.6% |
| 추미애 | 90,858 | 9.1% |
| 합계 | 993,656 | 100.0% |
| 기준 시점: 2021년 10월 04일 | ||
3.1.3 당원 vs 국민선거인단
library(janitor)
## janitor 득표와 득표율에 큰 숫자에 천단위 콤마 추가
add_comma_seprator <- function(x) {
first_half <- str_extract(x, pattern = "^(.+?)\\(") %>% parse_number %>% scales::comma()
second_half <- str_extract(x, pattern = "\\((.*?)\\)")
glue::glue("{first_half}\n{second_half}")
}
race_tbl %>%
group_by(당원여론, 후보자명) %>%
summarise(득표 = sum(득표)) %>%
ungroup() %>%
pivot_wider(names_from = 후보자명, values_from = 득표) %>%
## janitor table decoration -----------
adorn_totals(where = c("row", "col"), name = "합계") %>%
# mutate_if(is.numeric, scales::comma) %>%
adorn_percentages(denominator = "all") %>%
adorn_pct_formatting(digits = 1) %>%
adorn_ns(position = "front") %>%
mutate_at(vars(이재명, 이낙연, 박용진, 추미애, 합계), .funs = add_comma_seprator) %>%
gt(rowname_col = "당원여론") %>%
tab_header(
title = md("**☛ 제20대 대통령 선거 ☚**"),
subtitle = md("*민주당 경선: 당원/여론 누적 득표수*")
) %>%
tab_source_note(
source_note = md("기준 시점: 2021년 10월 04일")
) %>%
tab_options(
table.width = pct(100),
heading.background.color = "#1E61B0", # R logo 파란색
heading.title.font.size = "32px",
column_labels.background.color = "#F7F7F7", # R logo 회색
column_labels.font.weight = "bold",
stub.background.color = "#ffffff",
stub.font.weight = "bold"
) %>%
# fmt_number(
# columns = c(이재명, 이낙연, 박용진, 추미애, 합계),
# decimals = 0
# ) %>%
tab_style(
style = list(
cell_text(align = "center")
),
locations = cells_stub(rows = TRUE)
) %>%
tab_style(
style = list(
cell_fill(color = "#3c8ae8"),
cell_text(
align = "center",
size = "medium",
weight = "bold")
),
locations = cells_body(rows = "합계")) %>%
tab_style(
style = list(
cell_fill(color = "#3c8ae8"),
cell_text(
align = "center",
size = "medium",
weight = "bold")
),
locations = cells_body(columns = "합계"))| ☛ 제20대 대통령 선거 ☚ | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 민주당 경선: 당원/여론 누적 득표수 | |||||
| 이재명 | 이낙연 | 박용진 | 추미애 | 합계 | |
| 국민선거인단 | 425,999 (42.9%) | 255,343 (25.7%) | 13,247 (1.3%) | 75,209 (7.6%) | 769,798 (77.5%) |
| 당원 | 119,538 (12.0%) | 85,733 (8.6%) | 2,938 (0.3%) | 15,649 (1.6%) | 223,858 (22.5%) |
| 합계 | 545,537 (54.9%) | 341,076 (34.3%) | 16,185 (1.6%) | 90,858 (9.1%) | 993,656 (100.0%) |
| 기준 시점: 2021년 10월 04일 | |||||
3.1.4 지역별 당원
race_tbl %>%
filter(!str_detect(시도, "슈퍼")) %>%
group_by(시도, 후보자명) %>%
summarise(득표 = sum(득표)) %>%
ungroup() %>%
pivot_wider(names_from = 후보자명, values_from = 득표) %>%
## janitor table decoration -----------
adorn_totals(where = c("row", "col"), name = "합계") %>%
# mutate_if(is.numeric, scales::comma) %>%
adorn_percentages(denominator = "all") %>%
adorn_pct_formatting(digits = 1) %>%
adorn_ns(position = "front") %>%
mutate_at(vars(이재명, 이낙연, 박용진, 추미애, 합계), .funs = add_comma_seprator) %>%
gt(rowname_col = "시도") %>%
tab_header(
title = md("**☛ 제20대 대통령 선거 ☚**"),
subtitle = md("*민주당 경선: 시도별 누적 득표수*")
) %>%
tab_source_note(
source_note = md("기준 시점: 2021년 10월 04일")
) %>%
tab_options(
table.width = pct(80),
heading.background.color = "#1E61B0", # R logo 파란색
heading.title.font.size = "32px",
column_labels.background.color = "#F7F7F7", # R logo 회색
column_labels.font.weight = "bold",
stub.background.color = "#ffffff",
stub.font.weight = "bold"
) %>%
# fmt_number(
# columns = c(이재명, 이낙연, 박용진, 추미애),
# decimals = 0
# ) %>%
# grand_summary_rows(
# columns = c(이재명, 이낙연, 박용진, 추미애),
# fns = list(
# 합계 = ~sum(.)),
# formatter = fmt_number,
# use_seps = TRUE,
# decimals = 0
# ) %>%
tab_style(
style = list(
cell_text(align = "center")
),
locations = cells_stub(rows = TRUE)
) %>%
tab_style(
style = list(
cell_fill(color = "#3c8ae8"),
cell_text(
align = "center",
size = "medium",
weight = "bold")
),
locations = cells_body(rows = "합계")) %>%
tab_style(
style = list(
cell_fill(color = "#3c8ae8"),
cell_text(
align = "center",
size = "medium",
weight = "bold")
),
locations = cells_body(columns = "합계"))| ☛ 제20대 대통령 선거 ☚ | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 민주당 경선: 시도별 누적 득표수 | |||||
| 이재명 | 이낙연 | 박용진 | 추미애 | 합계 | |
| 대전충남 | 14,012 (6.3%) | 7,007 (3.1%) | 624 (0.3%) | 1,704 (0.8%) | 23,347 (10.4%) |
| 세종충북 | 7,035 (3.1%) | 3,834 (1.7%) | 287 (0.1%) | 915 (0.4%) | 12,071 (5.4%) |
| 대구경북 | 5,999 (2.7%) | 3,284 (1.5%) | 137 (0.1%) | 1,741 (0.8%) | 11,161 (5.0%) |
| 강원 | 5,048 (2.3%) | 2,462 (1.1%) | 173 (0.1%) | 785 (0.4%) | 8,468 (3.8%) |
| 광주전남 | 33,726 (15.1%) | 33,848 (15.1%) | 471 (0.2%) | 3,113 (1.4%) | 71,158 (31.8%) |
| 전북 | 22,276 (10.0%) | 15,715 (7.0%) | 512 (0.2%) | 2,127 (1.0%) | 40,630 (18.1%) |
| 제주 | 3,944 (1.8%) | 2,482 (1.1%) | 69 (0.0%) | 455 (0.2%) | 6,950 (3.1%) |
| 부울경 | 19,698 (8.8%) | 11,969 (5.3%) | 461 (0.2%) | 3,468 (1.5%) | 35,596 (15.9%) |
| 인천 | 7,800 (3.5%) | 5,132 (2.3%) | 204 (0.1%) | 1,341 (0.6%) | 14,477 (6.5%) |
| 합계 | 119,538 (53.4%) | 85,733 (38.3%) | 2,938 (1.3%) | 15,649 (7.0%) | 223,858 (100.0%) |
| 기준 시점: 2021년 10월 04일 | |||||
3.1.5 국민선거인단
race_tbl %>%
filter(str_detect(시도, "슈퍼")) %>%
group_by(시도, 후보자명) %>%
summarise(득표 = sum(득표)) %>%
ungroup() %>%
pivot_wider(names_from = 후보자명, values_from = 득표) %>%
## janitor table decoration -----------
adorn_totals(where = c("row", "col"), name = "합계") %>%
# mutate_if(is.numeric, scales::comma) %>%
adorn_percentages(denominator = "all") %>%
adorn_pct_formatting(digits = 1) %>%
adorn_ns(position = "front") %>%
mutate_at(vars(이재명, 이낙연, 박용진, 추미애, 합계), .funs = add_comma_seprator) %>%
gt(rowname_col = "시도") %>%
tab_header(
title = md("**☛ 제20대 대통령 선거 ☚**"),
subtitle = md("*민주당 경선: 국민선거인단 누적 득표수*")
) %>%
tab_source_note(
source_note = md("기준 시점: 2021년 10월 04일")
) %>%
tab_options(
table.width = pct(100),
heading.background.color = "#1E61B0", # R logo 파란색
heading.title.font.size = "32px",
column_labels.background.color = "#F7F7F7", # R logo 회색
column_labels.font.weight = "bold",
stub.background.color = "#ffffff",
stub.font.weight = "bold"
) %>%
# fmt_number(
# columns = c(이재명, 이낙연, 박용진, 추미애),
# decimals = 0
# ) %>%
# grand_summary_rows(
# columns = c(이재명, 이낙연, 박용진, 추미애),
# fns = list(
# 합계 = ~sum(.)),
# formatter = fmt_number,
# use_seps = TRUE,
# decimals = 0
# ) %>%
tab_style(
style = list(
cell_text(align = "center")
),
locations = cells_stub(rows = TRUE)
) %>%
tab_style(
style = list(
cell_fill(color = "#3c8ae8"),
cell_text(
align = "center",
size = "medium",
weight = "bold")
),
locations = cells_body(rows = "합계")) %>%
tab_style(
style = list(
cell_fill(color = "#3c8ae8"),
cell_text(
align = "center",
size = "medium",
weight = "bold")
),
locations = cells_body(columns = "합계")) | ☛ 제20대 대통령 선거 ☚ | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 민주당 경선: 국민선거인단 누적 득표수 | |||||
| 이재명 | 이낙연 | 박용진 | 추미애 | 합계 | |
| 1차 슈퍼데이 | 253,762 (33.0%) | 156,203 (20.3%) | 5,742 (0.7%) | 57,977 (7.5%) | 473,684 (61.5%) |
| 2차 슈퍼데이 | 172,237 (22.4%) | 99,140 (12.9%) | 7,505 (1.0%) | 17,232 (2.2%) | 296,114 (38.5%) |
| 합계 | 425,999 (55.3%) | 255,343 (33.2%) | 13,247 (1.7%) | 75,209 (9.8%) | 769,798 (100.0%) |
| 기준 시점: 2021년 10월 04일 | |||||
3.2 ggplot 그래프
3.2.1 선거인단
library(patchwork)
# 선거인단 ----------------
votes_tbl <- race_tbl %>%
group_by(시도) %>%
summarise(총투표수 = sum(득표))
electoral_g <- electoral_college %>%
left_join(votes_tbl) %>%
pivot_longer(-시도) %>%
mutate(시도 = factor(시도, levels = c("대전충남", "세종충북", "대구경북", "강원", "1차 슈퍼데이", "광주전남", "전북", "제주", "부울경", "인천", "2차 슈퍼데이"))) %>%
ggplot(aes(x = 시도, y = value, fill = name, width = ifelse(name == "총투표수", 0.3, 0.5))) +
geom_col(stat = "identity") +
theme_bw(base_family = "NanumGothic") +
theme(legend.position = "right",
axis.text.y = element_text(size = rel(1.5), colour = "gray35", family = "NanumBarunpen", face="bold"),
axis.text.x = element_text(size = rel(1.0), colour = "black", family = "NanumBarunpen", face="bold",
angle = 15, vjust = 0.5, hjust=0.5),
strip.background=element_rect(fill="gray95"),
plot.title=element_text(size=18, face="bold", family = "NanumBarunpen"),
plot.subtitle=element_text(face="bold", size=13, colour="grey10", family = "NanumBarunpen")) +
labs(x = "",
y = "",
title = "제20대 대통령 선거 / 민주당 경선",
subtitle = glue::glue("{report_day} 기준 선거인단과 총투표수"),
caption = "자료 출처: 더불어 민주당 보도자료, https://theminjoo.kr/board/lists/presskit",
fill = "") +
scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
# coord_flip() +
scale_fill_manual(values = c("gray77", "darkblue"))
electoral_g
3.2.2 누적 득표수
## 누적 ----------
race_sum_tbl <- race_tbl %>%
group_by(후보자명) %>%
summarise(누적득표 = sum(득표)) %>%
arrange(-누적득표)
cumsum_g <- race_sum_tbl %>%
mutate(후보자명 = factor(후보자명, levels = c("이재명", "이낙연", "박용진", "추미애"))) %>%
ggplot(aes(x = 후보자명, y = 누적득표, fill = 후보자명)) +
geom_col(width = 0.3) +
theme_bw(base_family = "NanumGothic") +
theme(legend.position = "none",
axis.text.y = element_text(size = rel(1.5), colour = "gray35", family = "NanumBarunpen", face="bold"),
axis.text.x = element_text(size = rel(2.0), colour = "black", family = "NanumBarunpen", face="bold"),
strip.background=element_rect(fill="gray95"),
plot.title=element_text(size=18, face="bold", family = "NanumBarunpen"),
plot.subtitle=element_text(face="bold", size=13, colour="grey10", family = "NanumBarunpen")) +
labs(x = "",
y = "",
title = "제20대 대통령 선거 / 민주당 경선",
subtitle = glue::glue("{report_day} 기준 누적 득표수"),
caption = "자료 출처: 더불어 민주당 보도자료, https://theminjoo.kr/board/lists/presskit") +
scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
scale_fill_manual(values = c("blue", "red", "gray", "green"))
cumsum_g
# # 총괄 요약 ------------------------------------------
# extrafont::loadfonts()
#
# (cumsum_g +
# labs(title = "",
# subtitle = "누적 득표수",
# caption = "")) +
# (electoral_g +
# labs(title = "",
# subtitle = "선거인단과 총투표수",
# caption = "") ) +
# plot_annotation(title = '제20대 대통령 선거 / 민주당 경선') &
# theme_bw(base_family = "NanumBarunpen") +
# theme(legend.position = "none",
# axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust=1))3.2.3 당원 국민선거인단
cumsum_two_g <- race_tbl %>%
group_by(당원여론, 후보자명) %>%
summarise(득표 = sum(득표)) %>%
ungroup() %>%
pivot_wider(names_from = 당원여론, values_from = 득표) %>%
mutate(누적득표 = 국민선거인단 + 당원) %>%
pivot_longer(국민선거인단:누적득표, names_to = "구분", values_to = "득표") %>%
mutate(후보자명 = factor(후보자명, levels = c("이재명", "김두관", "정세균", "이낙연", "박용진", "추미애")),
구분 = factor(구분, levels = c("누적득표", "국민선거인단", "당원"))) %>%
ggplot(aes(x = 후보자명, y = 득표, fill = 후보자명)) +
geom_col(width = 0.5) +
facet_wrap(~구분) +
theme_bw(base_family = "NanumGothic") +
theme(legend.position = "none",
strip.text.x = element_text(size = rel(1.7), colour = "black", family = "NanumMyeongjo", face="bold"),
axis.text.y = element_text(size = rel(1.5), colour = "gray35", family = "NanumBarunpen", face="bold"),
axis.text.x = element_text(size = rel(1.3), colour = "black", family = "NanumBarunpen", face="bold"),
strip.background=element_rect(fill="gray95"),
plot.title=element_text(size=18, face="bold", family = "NanumBarunpen"),
plot.subtitle=element_text(face="bold", size=13, colour="grey10", family = "NanumBarunpen")) +
labs(x = "",
y = "",
title = "제20대 대통령 선거 / 민주당 경선",
subtitle = "국민선거인단, 당원 누적 득표수") +
scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
scale_fill_manual(values = c("blue", "red", "gray", "green"))
cumsum_two_g
3.2.4 지역별 득표수
## 누적 ----------
sido_g <- race_tbl %>%
filter(!str_detect(시도, "슈퍼")) %>%
ggplot(aes(x = 후보자명, y = 득표, fill = 후보자명)) +
geom_col() +
facet_wrap(~시도) +
theme_bw(base_family = "NanumGothic") +
theme(legend.position = "none",
strip.text.x = element_text(size = rel(1.1), colour = "black", family = "NanumMyeongjo", face="bold"),
axis.text.y = element_text(size = rel(1.5), colour = "gray35", family = "NanumBarunpen", face="bold"),
axis.text.x = element_text(size = rel(1.3), colour = "black", family = "NanumBarunpen", face="bold"),
strip.background=element_rect(fill="gray95"),
plot.title=element_text(size=18, face="bold", family = "NanumBarunpen"),
plot.subtitle=element_text(face="bold", size=13, colour="grey10", family = "NanumBarunpen")) +
labs(x = "",
y = "",
title = "제20대 대통령 선거 / 민주당 경선",
subtitle = "지역순회 시도별 득표수") +
scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
scale_fill_manual(values = c("blue", "gray", "gray", "red", "gray", "green"))
sido_g
3.2.5 국민선거인단
## 누적 ----------
people_g <- race_tbl %>%
filter(str_detect(시도, "슈퍼")) %>%
ggplot(aes(x = 후보자명, y = 득표, fill = 후보자명)) +
geom_col(width = 0.5) +
facet_wrap(~시도) +
theme_bw(base_family = "NanumGothic") +
theme(legend.position = "none",
strip.text.x = element_text(size = rel(1.7), colour = "black", family = "NanumMyeongjo", face="bold"),
axis.text.y = element_text(size = rel(1.5), colour = "gray35", family = "NanumBarunpen", face="bold"),
axis.text.x = element_text(size = rel(1.3), colour = "black", family = "NanumBarunpen", face="bold"),
strip.background=element_rect(fill="gray95"),
plot.title=element_text(size=18, face="bold", family = "NanumBarunpen"),
plot.subtitle=element_text(face="bold", size=13, colour="grey10", family = "NanumBarunpen")) +
labs(x = "",
y = "",
title = "제20대 대통령 선거 / 민주당 경선",
subtitle = "국민선거인단 득표수") +
scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
scale_fill_manual(values = c("blue", "red", "gray", "green"))
people_g
데이터 과학자 이광춘 저작
kwangchun.lee.7@gmail.com